模糊逻辑在数据挖掘中的前沿:理论、算法和应用

---

数据挖掘使用来自广泛领域的各种技术和理论，从大量数据中提取知识。然而，不确定性是数据挖掘问题中普遍存在的现象。不确定性的持续挑战催生了大量使用模糊逻辑的知识提取方法。本期特刊的目的有两方面:(我)介绍使用模糊逻辑进行数据挖掘的理论和算法的最新发展和趋势，(2)创建一个多学科论坛，讨论数据挖掘的最新进展，以及使用模糊逻辑在生物学、经济学、生态学、工程学、金融、管理、医学等领域的新应用。

在“理解开源软件进化为时间序列数据使用模糊数据挖掘算法”由m .赛et al .,模糊数据挖掘算法,提出了时间序列数据,以生成关联规则评价现有的开源软件发展的趋势和规律的项目。

在M. F. El-Wakeel和K. O. Al-yazidi的“基于梯形模糊数的模糊约束概率库存模型”中，讨论了两种不同订单成本约束下的混合短缺库存模型，其中提前期需求是指数分布、拉普拉斯分布和均匀分布。此外，还对一些特殊情况进行了处理，并在清晰和模糊的环境下进行了比较。

在S. Saha等人的“基因排序验证DNA芯片中基于改进的模糊缺失值估计”中，提出了一种改进版本的LRFDVImpute技术，用于填充时间序列基因表达数据的多个缺失值。给出了一种基于遗传算法(GA)的基因排序方法和一些常规的统计验证技术的输入结果。

在H. Barrah等人的“基于局部和灰度信息的图像分割鲁棒FCM算法”中，提出了模糊c均值聚类算法的鲁棒变体，以消除其参数依赖的缺点。该算法完全不依赖经验参数，对噪声具有鲁棒性。此外，提出了一种包含局部空间信息和灰度信息的新因子。

在M. Afzaal等人的“基于模糊方面的矿业旅游评论意见分类系统”中，提出了一种基于模糊方面的意见分类系统，可以有效地从用户的意见中提取方面。为了评估系统的有效性，在真实数据集上进行了实验。实验结果表明，该系统能有效地进行特征提取，分类精度有所提高。

在H. Vosoughi和S. Abbasbandy的“模糊数据的基数分段Hermite插值”中，给出了一般情况下基于基数函数的模糊值分段Hermite多项式对模糊数据的插值。此外，考虑了线性、三次和五次情况的计算例子。

我们要感谢那些分享了他们的观点和专业知识的优秀作品的作者，以及那些为我们的特刊质量做出贡献的客观和批判性评论的审稿人。我们衷心希望各领域的相关研究人员能对本期特刊感兴趣，发人深省，提供丰富的信息。

Gozde Ulutagay
罗纳德·狙击兵
伯纳德·德·Baets
Tofigh Allahviranloo

版权

版权所有©2016 Gözde Ulutagay et al。这是一篇发布在知识共享署名许可协议，允许在任何媒介上不受限制地使用、传播和复制，但必须正确引用原作。